El término “Inteligencia Artificial” (IA) ha estado presente en el ámbito de la informática desde la década de 1950, pero no fue sino hasta finales de 2022 que la mayoría de las personas ajenas a la industria comenzaron a conversar sobre este tema.
La razón detrás de este cambio radica en los avances recientes en el campo del aprendizaje automático, los cuales han desencadenado impactantes progresos que están empezando a afectar profundamente casi todos los aspectos de nuestra vida cotidiana.
Estamos aquí para ayudarles a desglosar algunos de los términos relacionados a la Inteligencia Artificial, permitiéndo así una comprensión más sólida de los conceptos relacionados con la I.A. y para que puedas unirte a la conversación global del tema de moda:
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Inteligencia Artificial (IA)
La Inteligencia Artificial se describe de manera sencilla como un sistema informático altamente inteligente capaz de emular, en ciertas formas, las habilidades humanas. Esto incluye la capacidad de comprender el lenguaje humano, tomar decisiones, traducir entre idiomas, evaluar sentimientos e incluso aprender de la experiencia. A pesar de su nombre, la “inteligencia” es creada artificialmente por humanos a través de tecnología. Aunque a veces se les atribuye la idea de tener “cerebros digitales,” en realidad, no son máquinas físicas ni robots; son programas que se ejecutan en computadoras.
Funcionan procesando grandes conjuntos de datos a través de algoritmos, que son conjuntos de instrucciones, para crear modelos capaces de automatizar tareas que normalmente requerirían la inteligencia y el tiempo de un ser humano. En ocasiones, interactuamos directamente con sistemas de IA, como cuando solicitamos ayuda a un chatbot, pero en su mayoría, la IA opera en segundo plano, sugiriendo palabras mientras escribimos, recomendando canciones en listas de reproducción y proporcionando información relevante según nuestras preferencias.
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Aprendizaje Automático
Si el objetivo es alcanzar la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático es la vía que nos lleva a ello. Este campo de la informática, subordinado a la IA, involucra el proceso de enseñar a un sistema informático cómo llevar a cabo tareas específicas al entrenarlo para identificar patrones y realizar predicciones basadas en dichos patrones. Los datos se someten una y otra vez a algoritmos, con diferentes datos de entrada y retroalimentación en cada ciclo, lo que permite que el sistema aprenda y mejore con el tiempo.
El Aprendizaje Automático es particularmente valioso para resolver problemas que, de otra manera, serían difíciles o imposibles de abordar mediante enfoques de programación convencionales, como el reconocimiento de imágenes y la traducción de idiomas.
Requiere cantidades masivas de datos, una oportunidad que solo hemos podido aprovechar en los últimos años, a medida que más información se ha digitalizado y el hardware de las computadoras se ha vuelto más rápido, compacto, poderoso y capaz de procesar enormes volúmenes de información. Es por esta razón que han surgido repentinamente modelos de lenguaje avanzados que hacen uso del Aprendizaje Automático, tales como Bing Chat y ChatGPT.
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Modelos de Lenguaje Avanzados
Los Modelos de Lenguaje Avanzados, o LLM por sus siglas en inglés, emplean técnicas de Aprendizaje Automático para procesar el lenguaje y emular la comunicación humana. Estos modelos se basan en redes neuronales, sistemas informáticos inspirados en el cerebro humano, que emulan nodos y conexiones similares a las neuronas y sinapsis.
Se los entrena con grandes cantidades de texto para captar patrones y relaciones en el lenguaje, lo que les permite utilizar el lenguaje humano de manera efectiva. Pueden aplicarse en tareas como la traducción de idiomas, respuestas de chatbots, resúmenes de texto e incluso la creación de contenido, como historias, poesía y código.
A pesar de carecer de pensamientos y emociones, a menudo pueden dar la impresión de poseerlos, ya que han aprendido patrones que les permiten responder de manera similar a un ser humano. Los desarrolladores los perfeccionan a través de un proceso llamado Aprendizaje Reforzado basado en la retroalimentación humana para lograr respuestas más naturales.
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IA Generativa
La IA Generativa utiliza un extenso modelo de lenguaje para crear contenido nuevo en lugar de simplemente recopilar información existente. Estos sistemas aprenden patrones y estructuras y luego generan contenido original basado en ese conocimiento. Pueden crear imágenes, música, texto, videos y código, y se aplican en una variedad de aplicaciones, desde la creación artística hasta la asistencia en tareas administrativas médicas.
Sin embargo, también existe la preocupación de que puedan ser empleados inapropiadamente para crear noticias falsas o imágenes engañosas. En respuesta a este desafío, las empresas tecnológicas como Microsoft, están trabajando en la identificación clara del contenido generado por IA.
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Alucinaciones
Los sistemas generativos de IA a veces pueden generar respuestas incorrectas o inexactas, a lo que se hace referencia como “alucinaciones” o “confabulaciones.” Esto se asemeja a cuando alguien interpreta formas en las nubes o ve figuras en la luna y afirma erróneamente su existencia.
Para abordar este problema, los desarrolladores buscan “conectar a tierra” estos sistemas, lo que implica proporcionar información adicional y precisa de fuentes confiables para mejorar la precisión en temas específicos. Además, las predicciones erróneas pueden ocurrir si un modelo carece de información actualizada después de su entrenamiento.
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IA Responsable
La IA responsable desempeña un papel fundamental al orientar a las personas en la creación de sistemas seguros y justos en todos los niveles, incluyendo el modelo de aprendizaje automático, el software, la interfaz de usuario y las reglas que rigen el acceso a una aplicación. Este aspecto es crítico debido a que estos sistemas con frecuencia se encargan de tomar decisiones cruciales que afectan a las personas, como en los campos de la educación y la atención médica.
Sin embargo, dado que son creados por seres humanos y entrenados con datos de un mundo imperfecto, pueden reflejar sesgos inherentes. Un componente esencial de la IA responsable es comprender los datos utilizados para entrenar estos sistemas y encontrar formas de mitigar cualquier sesgo, con el fin de garantizar una representación más precisa de la sociedad en su conjunto, en lugar de favorecer a grupos específicos.
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Modelos Multimodales
Un modelo multimodal es un sistema de inteligencia artificial capaz de trabajar simultáneamente con diferentes tipos o modos de datos. Puede analizar imágenes, escuchar sonidos y procesar texto, convirtiéndose en la definición de la multitarea. Esta habilidad para combinar distintos tipos de información le permite realizar tareas como responder preguntas basadas en imágenes, lo que lo convierte en una herramienta versátil y poderosa.
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Prompts
Un prompt es una instrucción proporcionada a un sistema de IA en forma de lenguaje, imágenes o código que le indica qué tarea realizar. Los ingenieros, y en realidad cualquier persona que interactúe con sistemas de IA, deben diseñar cuidadosamente los prompts para obtener el resultado deseado de los modelos de lenguaje avanzados.
Esto se asemeja a hacer un pedido en una tienda de delicatessen: no se limita a pedir un simple sándwich, sino que especifica el tipo de pan, las cantidades de condimentos, verduras, queso y carne, para obtener un almuerzo delicioso y satisfactorio.
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Copilotos
Un copiloto es similar a un asistente personal que trabaja junto a ustedes en diversas aplicaciones digitales, brindando ayuda en tareas como redacción, programación, resúmenes y búsquedas. Además, puede asistir en la toma de decisiones y la comprensión de datos complejos.
El reciente avance en los modelos de lenguaje avanzados ha hecho posible la creación de copilotos, permitiéndoles comprender el lenguaje natural y proporcionar respuestas, generar contenido o tomar acciones mientras se trabaja con diversas aplicaciones informáticas. Los copilotos se diseñan con salvaguardias de IA responsable para garantizar su uso seguro y efectivo. Al igual que un copiloto en un avión, no está al mando (ustedes lo están), pero es una herramienta que puede aumentar su productividad y eficiencia.
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Plugins (Complementos)
Los plugins son como los relevos en el béisbol, intervienen para abordar necesidades específicas que pueden surgir a medida que se desarrolla el “juego” de la IA. Por ejemplo, permiten que las aplicaciones de IA realicen tareas adicionales sin modificar el modelo subyacente. Estos complementos posibilitan la interacción de los copilotos con otros software y servicios. Pueden ayudar a los sistemas de inteligencia artificial a acceder a nueva información, realizar cálculos matemáticos complejos o comunicarse con otros programas. En última instancia, hacen que los sistemas de IA sean más poderosos al conectarlos con el resto del mundo digital.
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